Todos estamos de acuerdo en que las pequeñas y medianas empresas (pymes) desempeñan un papel crucial en la economía, y las prácticas efectivas de gobernanza son fundamentales para su éxito. En INBONIS RATING queríamos ir más allá y demostrar científicamente, utilizando modelos de inteligencia artificial, la importancia de implementar adecuadas prácticas de gobernanza en las pequeñas y medianas empresas (pymes) y su impacto en el capital financiero de la empresa, centrándonos específicamente en las calificaciones crediticias y el acceso a fuentes de financiación diversificadas y adecuadas.
Gracias a nuestra amplia base de datos, que incluye más de 500 pymes europeas calificadas por INBONIS RATING y que contiene una gran cantidad de información, hemos recopilado un recurso valioso para modelos avanzados de inteligencia artificial, con más de 50.000 puntos de datos, cientos de factores de calificación analizados y más de 50 preguntas cualitativas registradas para cada pyme.
Cómo utilizamos la inteligencia artificial
Técnicamente, para analizar la correlación entre las prácticas medioambientales, sociales y de gobernanza (ESG, por sus siglas en inglés) y las calificaciones crediticias, se desarrollaron puntuaciones ESG para cada uno de los más de 500 informes de calificación utilizando modelos de procesamiento de lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés). El NLP, una subcategoría de la inteligencia artificial, se enfoca en procesar y comprender textos escritos por humanos. En este estudio, se utilizaron tres modelos basados en el modelo BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) de Google: FinBert, FinBert-ESG y FinBert-ESG-9. Se analizaron los informes de calificación crediticia, que proporcionaban información detallada sobre las empresas y sus metodologías, utilizando estos modelos.
Para obtener las puntuaciones, se estudiaron más de 500 informes de calificación crediticia con información detallada sobre las empresas y sus metodologías de trabajo. Cada frase del informe se sometió a los modelos y se puntuó en función de la prevalencia de cada tema y el sentimiento de la propia oración. Por ejemplo, una empresa con una alta mención del cambio climático, pero con un sentimiento negativo alto, obtendría una puntuación baja en esta subsección. Para puntuar a cada empresa se promediaron las puntuaciones de las oraciones positivas o negativas, para obtener una puntuación final para cada uno de los sectores identificados.
Los hallazgos clave son impactantes
Nuestros hallazgos indican una fuerte correlación entre las prácticas de gobernanza, tal como se definen en este análisis, y las calificaciones crediticias, lo que influye en la disponibilidad de capital financiero para la empresa. El análisis de la distribución de calificaciones entre la muestra de más de 500 empresas reveló que aquellas con puntuaciones de gobernanza más bajas obtuvieron calificaciones crediticias que iban desde CCC- hasta BB-, mientras que aquellas con puntuaciones de gobernanza más altas alcanzaron calificaciones desde BB- hasta BBB, lo que representa una mejora promedio de cuatro escalones de calificación.
Este análisis enfatiza aún más la importancia de que las pymes cuenten con una calificación crediticia, ya que resalta la visibilidad limitada de las buenas prácticas de gobernanza a través de simples puntuaciones cuantitativas. En cambio, ensalza el valor de evaluaciones más exhaustivas realizadas por agencias de calificación crediticia (CRA, por sus siglas en inglés) como Inbonis Rating, que profundizan en la evaluación y comprensión de las complejidades de las prácticas de gobernanza de una empresa.
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Israel Pérez
Israel a été directeur de l'exploitation d'INBONIS et responsable du développement de stratégies analytiques multiplateformes. Avec plus de 20 ans d'expérience dans le secteur bancaire international, il a travaillé chez BBVA pendant 18 ans, dont les 12 dernières années aux États-Unis, où il a assumé différentes responsabilités, telles que la gestion du risque de crédit des portefeuilles de détail ou les processus de détection des fraudes pour différents systèmes de paiement. Il a une grande expérience du développement de produits et de canaux de distribution, de la gestion des risques et des équipes de développement analytique aux États-Unis. Il a également siégé au conseil d'administration d'entités spécialisées dans les technologies financières (Fintech), comme Upturn, et d'organisations à but non lucratif, comme la Maison Ronald McDonald. Il est titulaire d'un diplôme en économie de l'Université d'Alcalá, est certifié « Financial Risk Manager » par le GAAP Institute et a suivi des études supérieures à la Northwestern University d'Evanston, dans l'Illinois.